CN111784197A - 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法 - Google Patents

一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111784197A
CN111784197A CN202010700879.6A CN202010700879A CN111784197A CN 111784197 A CN111784197 A CN 111784197A CN 202010700879 A CN202010700879 A CN 202010700879A CN 111784197 A CN111784197 A CN 111784197A
Authority
CN
China
Prior art keywords
risk
food
module
sample
evaluation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010700879.6A
Other languages
English (en)
Inventor
吕斐
王志宏
鞠茵
崔常勇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Longkou Customs Comprehensive Technical Service Center
Original Assignee
Longkou Customs Comprehensive Technical Service Center
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Longkou Customs Comprehensive Technical Service Center filed Critical Longkou Customs Comprehensive Technical Service Center
Priority to CN202010700879.6A priority Critical patent/CN111784197A/zh
Publication of CN111784197A publication Critical patent/CN111784197A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
    • G01N1/28—Preparing specimens for investigation including physical details of (bio-)chemical methods covered elsewhere, e.g. G01N33/50, C12Q
    • G01N1/44—Sample treatment involving radiation, e.g. heat
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N24/00—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects
    • G01N24/08—Investigating or analyzing materials by the use of nuclear magnetic resonance, electron paramagnetic resonance or other spin effects by using nuclear magnetic resonance
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/62—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating the ionisation of gases, e.g. aerosols; by investigating electric discharges, e.g. emission of cathode
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/62—Detectors specially adapted therefor
    • G01N30/72—Mass spectrometers
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明属于食品安全技术领域，公开了一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，包括：通过食品溯源模块获取食品相关数据；通过样品获取模块选取待检测植物源性食品样品并进行处理；通过风险因素确定模块确定植物源性食品的风险因素并进行风险评价和分类统计，同时输出风险分析表；通过食健康风险评估模块进行健康风险评价，最后进行健康数据的存储和显示。本发明操作简便快捷，检测结果准确，能够检测重金属、农药、放射性化学污染；能够基于检测到的化学污染物进行风险评价与健康风险评价，输出风险分析表，全面准确掌握不同类型的食品在不同产地、不同运输过程、不同存储过程中产生的化学污染类别，有利于食品安全防治。

Description

一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法
技术领域
本发明属于食品安全技术领域，尤其涉及一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
背景技术
目前，食品是人类生存和发展的重要物质基础，但当今世界人类在促进工业、农业和经贸发展的同时，给环境和食品造成了污染。如植物源性食品中的重金属污染和农业化学品残留通过生物富集作用引起人体中毒；黄曲霉毒素、二氧化硫等会对人类健康构成威胁；有害生物等也将影响植物源性食品的品质，降低产品在市场上的竞争力。开展植物源性食品的风险分析及对策研究，对满足人民群众的基本需求，提高食品安全、降低食品健康风险、加强食品安全的防治、保护农业资源、改善农业生态环境等方面，都具有重大的意义。
但是，现有植物源性食品的化学污染检测方法或相关检测技术，都只能单一的对重金属或是化学污染进行检测，无法实现二者的同时检测；现有技术检测精准度不高，无法对食品健康风险进行评估，无法对放射性污染进行有效检测。因此，亟需一种新的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
(1)现有植物源性食品的化学污染检测方法或相关检测技术，都只能单一的对重金属或是化学污染进行检测，无法实现二者的同时检测。
(2)现有技术检测精准度不高。
(3)无法对食品健康风险进行评估。
(4)无法对放射性污染进行有效检测。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
本发明是这样实现的，一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法包括：
步骤一，通过食品溯源模块利用数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；通过样品获取模块利用样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品。
步骤二，通过样品预处理模块利用样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理；通过主控模块利用主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行。
步骤三，通过风险因素确定模块利用风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；所述风险因素确定模块包括食品来源风险确定单元、重金属污染风险确定单元、农药残留污染风险确定单元以及放射性污染风险确定单元。
步骤四，通过风险因素评价模块利用风险评价程序基于确定的风险因素构建风险评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的权重值；所述指标评价体系中包括多个评价指标。
步骤五，获取待评价风险因素在所述各个评价指标下的指标值，根据所述待评价风险因素在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价风险因素的在所述评价指标体系下的评估得分。
步骤六，根据步骤五得到的所述待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价风险因素的风险结果。
步骤七，通过风险统计模块利用风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表。
步骤八，通过食品健康风险评估模块利用风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触引起的健康风险进行评价。
步骤九，通过数据存储模块利用存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果；通过结果输出显示模块利用显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
进一步，步骤二中，所述对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同处理的方法，包括：
将干性样品制备成粉末状常温保存；
将湿性样品利用粉碎机粉碎成均匀试样后于0～4℃冰箱中保存。
进一步，步骤三中，所述通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测的方法，包括：
第一，有机磷农药检测：
首先，称取样品，干性样品加入适量乙腈，湿性样品加入适量氯化钠，震荡一段时间后，加入一定量的乙酸乙酯，再次混匀，以5000-6000r/min离心10-12min，取上清液；残渣再用定量乙酸乙酯提取2次，合并3次提取液，于氮吹仪上在38-40℃下浓缩至1.0mL，利用活性炭柱净化，将活性炭小柱安装于固相萃取真空抽滤装置上，用乙酸乙酯淋洗小柱3次，将浓缩过的提取液过活性炭小柱，再用正己烷、丙酮混合液淋洗2次，收集全部洗脱液，于氮吹仪上在38-40℃下浓缩至1.0mL，气相色谱仪上机；所述色谱条件为：进样口温度为220℃，检测器温度为250℃，氢气流速为65mL/min，空气流速为115mL/min，进样量1μL；载气：高纯氮气，流速为1.2mL/min；
其次，配制有机磷农药标准溶液，在相同色谱条件下利用气相色谱仪进行分析，以峰面积对质量浓度作线性回归分析，根据3倍信噪比结合检测方法计算有机磷农药残留量；
第二，种衣剂农药检测：
称取样品加甲醇与水定容，超声提取30-40min后，混匀，取少量提取液8000-9000r/min离心5-6min，过0.2μm微膜，气相色谱串联质谱仪上机；
色谱条件：柱温50℃保持1min，再以25℃/min升温至250℃保持4min，以氦气作为载气，流速为2mL/min；在电子轰击质谱中进行电离能量70eV的电离，进样口温度250℃，检测器温度200℃，接口温度260℃。
进一步，步骤三中，所述重金属残留检测方法包括：
取一定量样品放入聚四氟乙烯消解罐中，加入3mL浓硝酸，2mL30％过氧化氢，180-200μL氢氟酸进行微波消解；消解完毕，冷却，取下消解罐，置于电热板上150℃将酸赶至近干，用2％HNO3冲洗消解内罐，将消化液转入25mL容量瓶中，2％HNO3多次洗涤消解内罐，洗液合并于容量瓶中并定容至刻度，混匀备用，同步做空白对照和标准样品校准对照，使用等离子体电感耦合质谱仪测定重金属残留。
进一步，步骤三中，所述放射性污染确定方法包括：
采用核磁共振波谱法，对食品辐照前后ESR波谱形状和信号强度进行分析检测，通过分析ESR信号强度与辐照剂量之间的关系以及贮藏时间对ESR信号强度衰减的影响因素，定性判定食品是否经过辐照处理。
进一步，步骤四中，所述评价指标包括定性指标和/或定量指标；
针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个等级；
针对每个定量指标，确定所述待评价风险因素在该定量指标下的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价风险因素在该定量指标下，与每个等级的隶属度；
根据所述待评价风险因素在各个所述定量指标下，与每个等级的隶属度，以及各个评价等级对应的评级分数，计算待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述的植物源性食品化学污染物风险分析分析与检测方法的植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统，所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统包括：
食品溯源模块、样品获取模块、样品预处理模块、主控模块、风险因素确定模块、风险因素评价模块、风险统计模块、食品健康风险评估模块、数据存储模块、结果输出显示模块。
食品溯源模块，与主控模块连接，用于通过数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；
样品获取模块，与主控模块连接，用于通过样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品；
样品预处理模块，与主控模块连接，用于通过样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理；
主控模块，与食品溯源模块、样品获取模块、样品预处理模块、风险因素确定模块、风险因素评价模块、风险统计模块、食品健康风险评估模块、数据存储模块、结果输出显示模块连接，用于通过主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行；
风险因素确定模块，与主控模块连接，包括食品来源风险确定单元、重金属污染风险确定单元、农药残留污染风险确定单元以及放射性污染风险确定单元；用于通过风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；
风险因素评价模块，与主控模块连接，用于通过风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价；
风险统计模块，与主控模块连接，用于通过风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表；
食品健康风险评估模块，与主控模块连接，用于通过风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触健康风险进行评价；
数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果；
结果输出显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
进一步，所述风险因素确定模块包括：
食品来源风险确定单元，用于通过来源风险确定程序分析确定食品产生地区、运输过程、存储介质会产生的化学污染；
重金属污染风险确定单元，用于通过污染风险确定程序检测植物源性食品中重金属残留；
农药残留污染风险确定单元，用于通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测；
放射性污染风险确定单元，用于通过放射性污染风险确定程序检测植物源性食品是否存在放射性污染。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明能够检测重金属、农药、放射性化学污染，同时操作简便快捷，检测结果准确。本发明还能够基于检测到的化学污染物进行风险评价与健康风险评价，并输出风险分析表，全面准确掌握不同类型的食品在不同产地、不同运输过程、不同存储过程中产生的化学污染类别；有利于进行食品安全防治。
本发明通过构建评价指标体系，并确定评价指标体系中各个评价指标的评估权重，在对待评价风险因素进行评价时，获取待评价风险因素在各个评价指标下的指标值，根据待评价风险因素在各个评价指标的指标权重，以及该在各个指标下的指标值，确定对待评价风险因素的各个评价指标的评估得分，进而确定待评价风险因素风险评估结果，与现有技术中相比，本发明能够较为客观、准确的对待评价风险因素的风险进行评估。
附图说明
图1是本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法流程图。
图2是本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统结构框图；
图中：1、食品溯源模块；2、样品获取模块；3、样品预处理模块；4、主控模块；5、风险因素确定模块；6、风险因素评价模块；7、风险统计模块；8、食品健康风险评估模块；9、数据存储模块；10、结果输出显示模块。
图3是本发明实施例提供的重金属残留检测方法流程图。
图4是本发明实施例提供的放射性污染的确定方法流程图。
图5是本发明实施例提供的通过风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法包括以下步骤：
S101，通过食品溯源模块利用数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；通过样品获取模块利用样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品。
S102，通过样品预处理模块利用样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理。
S103，通过主控模块利用主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行。
S104，通过风险因素确定模块利用风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；通过风险因素评价模块利用风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价。
S105，通过风险统计模块利用风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表。
S106，通过食品健康风险评估模块利用风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触健康风险进行评价。
S107，通过数据存储模块利用存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果。
S108，通过结果输出显示模块利用显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
如图2所示，本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统包括：食品溯源模块1、样品获取模块2、样品预处理模块3、主控模块4、风险因素确定模块5、风险因素评价模块6、风险统计模块7、食品健康风险评估模块8、数据存储模块9、结果输出显示模块10。
食品溯源模块1，与主控模块4连接，用于通过数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；
样品获取模块2，与主控模块4连接，用于通过样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品；
样品预处理模块3，与主控模块4连接，用于通过样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理；
主控模块4，与食品溯源模块1、样品获取模块2、样品预处理模块3、风险因素确定模块5、风险因素评价模块6、风险统计模块7、食品健康风险评估模块8、数据存储模块9、结果输出显示模块10连接，用于通过主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行；
风险因素确定模块5，与主控模块4连接，包括食品来源风险确定单元、重金属污染风险确定单元、农药残留污染风险确定单元以及放射性污染风险确定单元；用于通过风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；
风险因素评价模块6，与主控模块4连接，用于通过风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价；
风险统计模块7，与主控模块4连接，用于通过风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表；
食品健康风险评估模块8，与主控模块4连接，用于通过风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触健康风险进行评价；
数据存储模块9，与主控模块4连接，用于通过存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果；
结果输出显示模块10，与主控模块4连接，用于通过显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
本发明实施例提供的风险因素确定模块5包括：
食品来源风险确定单元5-1，用于通过来源风险确定程序分析确定食品产生地区、运输过程、存储介质会产生的化学污染；
重金属污染风险确定单元5-2，用于通过污染风险确定程序检测植物源性食品中重金属残留；
农药残留污染风险确定单元5-3，用于通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测；
放射性污染风险确定单元5-4，用于通过放射性污染风险确定程序检测植物源性食品是否存在放射性污染。
如图3所示，本发明实施例提供的重金属残留检测方法包括：
S201，取一定量样品放入聚四氟乙烯消解罐中，加入3mL浓硝酸，2mL30％过氧化氢，180-200μL氢氟酸进行微波消解。
S202，消解完毕，冷却，取下消解罐，置于电热板上150℃将酸赶至近干，用2％HNO3冲洗消解内罐。
S203，将消化液转入25mL容量瓶中，2％HNO3多次洗涤消解内罐，洗液合并于容量瓶中并定容至刻度，混匀备用。
S204，同步做空白对照和标准样品校准对照，测定重金属残留。
如图4所示，本发明实施例提供的放射性污染的确定方法包括：
S301，采用核磁共振波谱法，对食品辐照前后ESR波谱形状和信号强度进行分析检测。
S302，通过分析ESR信号强度与辐照剂量之间的关系以及贮藏时间对ESR信号强度衰减的影响因素，定性判定食品是否经过辐照处理。
本发明实施例提供的通过风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价的方法包括：
S401，通过风险因素评价模块利用风险评价程序基于确定的风险因素构建风险评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的权重值；所述指标评价体系中包括多个评价指标。
S402，获取待评价风险因素在所述各个评价指标下的指标值，根据所述待评价风险因素在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价风险因素的在所述评价指标体系下的评估得分。
S403，根据S402得到的所述待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价风险因素的风险结果。
本发明实施例提供的所述评价指标包括定性指标和/或定量指标；
针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个等级；
针对每个定量指标，确定所述待评价风险因素在该定量指标下的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价风险因素在该定量指标下，与每个等级的隶属度；
根据所述待评价风险因素在各个所述定量指标下，与每个等级的隶属度，以及各个评价等级对应的评级分数，计算待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法如图1所示，作为优选实施例，通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测的方法，包括：
第一，有机磷农药检测：
首先，称取样品，干性样品加入适量乙腈，湿性样品加入适量氯化钠，震荡一段时间后，加入一定量的乙酸乙酯，再次混匀，以6000r/min离心10min，取上清液；残渣再用定量乙酸乙酯提取2次，合并3次提取液，于氮吹仪上在40℃下浓缩至1.0mL，利用活性炭柱净化，将活性炭小柱安装于固相萃取真空抽滤装置上，用乙酸乙酯淋洗小柱3次，将浓缩过的提取液过活性炭小柱，再用正己烷、丙酮混合液淋洗2次，收集全部洗脱液，于氮吹仪上在40℃下浓缩至1.0mL，气相色谱仪上机；所述色谱条件为：进样口温度为220℃，检测器温度为250℃，氢气流速为65mL/min，空气流速为115mL/min，进样量1μL；载气：高纯氮气，流速为12mL/min；其次，配制有机磷农药标准溶液，在相同色谱条件下利用气相色谱仪进行分析，以峰面积对质量浓度作线性回归分析，根据3倍信噪比结合检测方法计算有机磷农药残留。
第二，种衣剂农药检测：
称取样品加甲醇与水定容，超声提取40min后，混匀，取少量提取液8000r/min离心5min，过0.2μm微膜，过气相色谱串联质谱仪(气相色谱串联质谱仪上机)；色谱条件：柱温50℃保持1min，再以25℃/min升温至250℃保持4min，以氦气作为载气，流速为2mL/min；在电子轰击质谱中进行电离能量70eV的电离，进样口温度250℃，检测器温度200℃，接口温度260℃。
实施例2：
本发明实施例提供的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法如图1所示，作为优选实施例，所述重金属残留检测方法包括：
取一定量样品放入聚四氟乙烯消解罐中，加入3mL浓硝酸，2mL30％过氧化氢，200μL氢氟酸进行微波消解；消解完毕，冷却，取下消解罐，置于电热板上150℃将酸赶至近干，用2％HNO3冲洗消解内罐，将消化液转入25mL容量瓶中，2％HNO3多次洗涤消解内罐，洗液合并于容量瓶中并定容至刻度，混匀备用，同步做空白对照和标准样品校准对照，使用等离子体电感耦合质谱仪测定重金属残留。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidStateDisk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法包括：
步骤一，通过食品溯源模块利用数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；通过样品获取模块利用样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品；
步骤二，通过样品预处理模块利用样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理；通过主控模块利用主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行；
步骤三，通过风险因素确定模块利用风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；所述风险因素确定模块包括食品来源风险确定单元、重金属污染风险确定单元、农药残留污染风险确定单元以及放射性污染风险确定单元；
步骤四，通过风险因素评价模块利用风险评价程序基于确定的风险因素构建风险评价指标体系，并确定所述评价指标体系中各个评价指标的权重值；所述指标评价体系中包括多个评价指标；
步骤五，获取待评价风险因素在所述各个评价指标下的指标值，根据所述待评价风险因素在各个评价指标下的指标值以及所述指标权重，确定所述待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分；
步骤六，根据步骤五得到的所述待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分，确定所述待评价风险因素的风险结果；
步骤七，通过风险统计模块利用风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表；
步骤八，通过食品健康风险评估模块利用风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触引起的健康风险进行评价；
步骤九，通过数据存储模块利用存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果；通过结果输出显示模块利用显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
2.如权利要求1所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，步骤二中，所述对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同处理的方法，包括：
将干性样品制备成粉末状常温保存；
将湿性样品利用粉碎机粉碎成均匀试样后于0～4℃冰箱中保存。
3.如权利要求1所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，步骤三中，所述通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测的方法，包括：
第一，有机磷农药检测：
首先，称取样品，干性样品加入适量乙腈，湿性样品加入适量氯化钠，震荡一段时间后，加入一定量的乙酸乙酯，再次混匀，以5000-6000r/min离心10-12min，取上清液；残渣再用定量乙酸乙酯提取2次，合并3次提取液，于氮吹仪上在38-40℃下浓缩至1.0mL，利用活性炭柱净化，将活性炭小柱安装于固相萃取真空抽滤装置上，用乙酸乙酯淋洗小柱3次，将浓缩过的提取液过活性炭小柱，再用正己烷、丙酮混合液淋洗2次，收集全部洗脱液，于氮吹仪上在38-40℃下浓缩至1.0mL，气相色谱仪上机；所述色谱条件为：进样口温度为220℃，检测器温度为250℃，氢气流速为65mL/min，空气流速为115mL/min，进样量1μL；载气：高纯氮气，流速为1.2mL/min；
其次，配制有机磷农药标准溶液，在相同色谱条件下利用气相色谱仪进行分析，以峰面积对质量浓度作线性回归分析，根据3倍信噪比结合检测方法计算有机磷农药残留量；
第二，种衣剂农药检测：
称取样品加甲醇与水定容，超声提取30-40min后，混匀，取少量提取液8000-9000r/min离心5-6min，过0.2μm微膜，气相色谱串联质谱仪上机；
色谱条件：柱温50℃保持1min，再以25℃/min升温至250℃保持4min，以氦气作为载气，流速为2mL/min；在电子轰击质谱中进行电离能量70eV的电离，进样口温度250℃，检测器温度200℃，接口温度260℃。
4.如权利要求1所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，步骤三中，所述重金属残留检测方法包括：
取一定量样品放入聚四氟乙烯消解罐中，加入3mL浓硝酸，2mL30％过氧化氢，180-200μL氢氟酸进行微波消解；消解完毕，冷却，取下消解罐，置于电热板上150℃将酸赶至近干，用2％HNO3冲洗消解内罐，将消化液转入25mL容量瓶中，2％HNO3多次洗涤消解内罐，洗液合并于容量瓶中并定容至刻度，混匀备用，同步做空白对照和标准样品校准对照，使用等离子体电感耦合质谱仪测定重金属残留。
5.如权利要求1所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，步骤三中，所述放射性污染确定方法包括：
采用核磁共振波谱法，对食品辐照前后ESR波谱形状和信号强度进行分析检测，通过分析ESR信号强度与辐照剂量之间的关系以及贮藏时间对ESR信号强度衰减的影响因素，定性判定食品是否经过辐照处理。
6.如权利要求1所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法，其特征在于，步骤四中，所述评价指标包括定性指标和/或定量指标；
针对所述评价指标包括定量指标的情况，每个所述定量指标对应有多个参考值取值区间；每个参考值取值区间的端值为所述定量指标的参考值；且每个参考值取值区间对应一个等级；
针对每个定量指标，确定所述待评价风险因素在该定量指标下的参考值取值区间，根据所确定的参考值取值区间所对应的参考值，计算所述待评价风险因素在该定量指标下与每个等级的隶属度；
根据所述待评价风险因素在各个所述定量指标下与每个等级的隶属度，以及各个评价等级对应的评级分数，计算待评价风险因素在所述评价指标体系下的评估得分。
7.一种实施如权利要求1～6任意一项所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法的植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统，其特征在于，所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统包括：
食品溯源模块，与主控模块连接，用于通过数据采集设备根据食品标签获取食品类型、食品来源、食品运输、食品存储的相关数据；
样品获取模块，与主控模块连接，用于通过样品获取装置随机选取待检测植物源性食品样品；
样品预处理模块，与主控模块连接，用于通过样品处理设备对干性食品样品与湿性食品样品分别进行不同的处理；
主控模块，与食品溯源模块、样品获取模块、样品预处理模块、风险因素确定模块、风险因素评价模块、风险统计模块、食品健康风险评估模块、数据存储模块、结果输出显示模块连接，用于通过主控器控制所述植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统各个模块的正常运行；
风险因素确定模块，与主控模块连接，包括食品来源风险确定单元、重金属污染风险确定单元、农药残留污染风险确定单元以及放射性污染风险确定单元；用于通过风险因素确定程序针对预处理后的样品采用相关检测分析方法，确定植物源性食品的风险因素；
风险因素评价模块，与主控模块连接，用于通过风险评价程序基于确定的风险因素进行风险评价；
风险统计模块，与主控模块连接，用于通过风险统计程序基于食品类别、食品来源地、食品运输条件、食品存储条件、污染物类别进行分类统计，并输出风险分析表；
食品健康风险评估模块，与主控模块连接，用于通过风险评估程序基于重金属、农药每周可耐受摄入量以及放射性污染每周可耐受接触量作为评价标准，对重金属、农药、放射性污染的摄入或接触引起的健康风险进行评价；
数据存储模块，与主控模块连接，用于通过存储器存储风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果；
结果输出显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器输出并显示风险因素、风险评价结果、风险分析表以及健康风险评价结果的实时数据。
8.如权利要求7所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测系统，其特征在于，所述风险因素确定模块包括：
食品来源风险确定单元，用于通过来源风险确定程序分析确定食品源产地、运输过程、存储介质带来的化学污染；
重金属污染风险确定单元，用于通过污染风险确定程序检测植物源性食品中重金属残留；
农药残留污染风险确定单元，用于通过气相色谱法和气-质联用法对农药残留进行分析检测；
放射性污染风险确定单元，用于通过放射性污染风险确定程序检测植物源性食品是否存在放射性污染。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1～6任意一项所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～6任意一项所述的植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法。
CN202010700879.6A 2020-07-20 2020-07-20 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法 Pending CN111784197A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010700879.6A CN111784197A (zh) 2020-07-20 2020-07-20 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010700879.6A CN111784197A (zh) 2020-07-20 2020-07-20 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111784197A true CN111784197A (zh) 2020-10-16

Family

ID=72764060

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010700879.6A Pending CN111784197A (zh) 2020-07-20 2020-07-20 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111784197A (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112180056A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 黄家岭 一种基于稀土元素检测的酱香型白酒溯源方法及系统
CN112322497A (zh) * 2020-11-03 2021-02-05 蒙自海关综合技术中心 一种石榴病原菌流行趋势评估方法及系统
CN112347091A (zh) * 2020-11-05 2021-02-09 黑龙江省农业科学院农产品质量安全研究所 一种建立食品质量安全检测样本数据库的方法
CN112986446A (zh) * 2021-04-19 2021-06-18 生态环境部华南环境科学研究所 禽蛋类产品中有机磷酸酯及代谢物的同步检测方法及应用
CN113358830A (zh) * 2021-05-25 2021-09-07 深圳市中鼎检测技术有限公司 一种植物源性食品化学污染物检测及风险分析方法
CN114958579A (zh) * 2022-05-30 2022-08-30 重庆电子工程职业学院 用于特殊人群的霉菌检测灯
CN117192015A (zh) * 2023-09-11 2023-12-08 宁夏农产品质量标准与检测技术研究所(宁夏农产品质量监测中心) 一种枸杞中农药残留的风险评估方法及系统

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112180056A (zh) * 2020-10-27 2021-01-05 黄家岭 一种基于稀土元素检测的酱香型白酒溯源方法及系统
CN112322497A (zh) * 2020-11-03 2021-02-05 蒙自海关综合技术中心 一种石榴病原菌流行趋势评估方法及系统
CN112347091A (zh) * 2020-11-05 2021-02-09 黑龙江省农业科学院农产品质量安全研究所 一种建立食品质量安全检测样本数据库的方法
CN112347091B (zh) * 2020-11-05 2023-11-17 黑龙江省农业科学院农产品质量安全研究所 一种建立食品质量安全检测样本数据库的方法
CN112986446A (zh) * 2021-04-19 2021-06-18 生态环境部华南环境科学研究所 禽蛋类产品中有机磷酸酯及代谢物的同步检测方法及应用
CN113358830A (zh) * 2021-05-25 2021-09-07 深圳市中鼎检测技术有限公司 一种植物源性食品化学污染物检测及风险分析方法
CN113358830B (zh) * 2021-05-25 2022-01-28 深圳市中鼎检测技术有限公司 一种植物源性食品化学污染物检测及风险分析方法
CN114958579A (zh) * 2022-05-30 2022-08-30 重庆电子工程职业学院 用于特殊人群的霉菌检测灯
CN117192015A (zh) * 2023-09-11 2023-12-08 宁夏农产品质量标准与检测技术研究所(宁夏农产品质量监测中心) 一种枸杞中农药残留的风险评估方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111784197A (zh) 一种植物源性食品化学污染物风险分析与检测方法
Wu et al. Verification of imported red wine origin into China using multi isotope and elemental analyses
Aras et al. Trace element analysis of food and diet
Yang et al. Isotopic fractionation of mercury induced by reduction and ethylation
CN108645880B (zh) 一种大体积样品的能谱解析方法
CN103645144B (zh) 一种白酒成分定量分析方法
Liu et al. A fast chemical oxidation method for predicting the long-term mineralization of biochar in soils
Yu et al. Challenges and opportunities in quantitative analyses of lead, cadmium, and hexavalent chromium in plant materials by laser-induced breakdown spectroscopy: A review
CN111551644A (zh) 基于离子迁移谱技术对进口香米原产地溯源的方法
CN109374530A (zh) 六氟化硫气体分解产物的光声光谱在线监测方法
Liu et al. High sensitivity determination of antimony with application for the characterization of its migration in bottled water by a dielectric barrier discharge (DBD) coupled with hydride generation–atomic fluorescence spectrometry (HG-AFS)
Wang et al. Multielement Principal Component Analysis and Origin Traceability of Rice Based on ICP‐MS/MS
Jiang et al. Qualitative identification of the edible oil storage period using a homemade portable electronic nose combined with multivariate analysis
Zhao et al. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) for the detection of exogenous contamination of metal elements in lily bulbs
CN113109323A (zh) 海洋沉积物中主要重金属元素的测定方法
CN113155940A (zh) 电感耦合等离子体质谱仪测定卷烟爆珠中重金属元素的方法
CN112180056A (zh) 一种基于稀土元素检测的酱香型白酒溯源方法及系统
Jiang et al. Rapid determination of dimethoate in nanoliter of juice using surface desorption atmospheric pressure chemical ionization mass spectrometry
CN113358806B (zh) 一种肉制品特征性代谢挥发物的快速筛选、检测方法及系统
Hu et al. Simultaneous and sensitive determination of As and Sb in coffee and tea with double-channel HG-AFS
Wang et al. A Research of Neural Network Optimization Technology for Apple Freshness Recognition Based on Gas Sensor Array
CN113109322A (zh) 海洋生物体中主要重金属元素的测定方法
Stephan et al. Single-cell ICP-MS analysis: quantifying the metal concentration of unicellular organisms at the cellular level
CN106770740A (zh) 一种麦芽或啤酒中n‑亚硝基二甲胺的检测方法
CN111707746A (zh) 食品中不同砷形态含量的检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination